导语：在互联网数据分析报告的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
图一
图二
国外厂商占据的市场份额还是相对偏小。火狐Firefox依然是在小众范围流行，但是忠诚度很高，市场份额比较稳定。谷歌Chrome和苹果Safari，以及Opera在中国市场的普及上仍然还有很遥远的路要走。
此次CNZZ中国互联网数据报告的，主要以中国互联网网民行为数据为依据适时进行，数据将每月进行一次更新。此报告主要为广大网民中国互联网发展提供决策依据。
完整的数据分析主要包括了六个既相对独立又互有联系的阶段，它们依次为：明确分析目的和思路、数据准备、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等六步，所以也叫数据分析六步曲。
明确分析目的和思路
做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。经常有一些数据分析爱好者，向数据分析高手请教以下问题：
这图表真好看，怎么做的？
这数据可以做什么样的分析？
高级的分析方法在这里能用吗？
需要做多少张图表？
数据分析报告要写多少页？
为什么这些数据分析爱好者会提出这些问题呢？原因很简单，就是他们没有明确的分析目的，为了分析而分析，而且一味追求高级的分析方法，这就是数据分析新手的通病。
如果目的明确，那所有问题就自然迎刃而解了。例如，分析师是不会考虑“需要多少张图表”这样的问题的，而是思考这个图表是否有效表达了观点？如果没有，需要怎样调整？
所以在开展数据分析之前，需要想清楚为什么要开展此次数据分析？通过这次数据分析需要解决什么问题？只有明确数据分析的目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。
当分析目的明确后，我们就要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？
同时，还要确保分析框架的体系化，以便分析结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑关系。如何确保分析框架的体系化呢？可以以营销、管理等方法和理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性、分析框架的体系化、分析结果的有效性及正确性。
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向。
数据准备
数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。
数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。
由于数据分析大多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而高级的数据分析就要采用专业的分析软件进行，如数据分析工具SPSS、SAS等。
数据展现
通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。
多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。一般情况下，能用图说明问题的，就不用表格，能用表格说明问题的，就不用文字。
报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。
一份好的分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且层次明晰，图文并茂，能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读对象正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
另外，分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。
死亡风险逼近万科？
2014年，郁亮正在迎来自己的50岁生日，而万科则正好走过整整30个年头。与此同时，郁亮也带领万科，将业绩冲到1709.4亿元的空前规模。面对绿地、万达、中海、碧桂园等虎视眈眈的追赶者，以及移动互联网行业可能带来的冲击，已知天命的郁亮和正值而立的万科，都在为迎接全新的挑战而准备着。
万科突然就嗅到了死亡的风险。不管是老大王石还是新的“掌舵者”郁亮都认为，房地产行业的黄金时代已经过去，来临的将是白银时代。“万科也不再是企业中的老大，这个我们必须承认和正视。如果万科不图创新，不去适应和打造成一个健康和创新的组织，也许距离万科倒下用不了十年，三年足矣。而如果万科在接下来三年实现创新和适应，那么未来十年万科都会过得很舒服。”郁亮对于万科的死亡危机指出了唯一可行之路。
万科需要转型，这种必要性也已从财务数据中开始显现。万科2013年的财务
报告显示，公司房地产业务的结算均价为10787元/平方米，较2012年下降4.5%；房地产业务结算毛利率为22.31%，较2012年下降3.53个百分点；结算净利率12.01%，较2012年下降1.07个百分点。此前，万科这些数据多半稳中有升。
去年底，郁亮拜访小米科技，在听完小米总裁雷军的演讲之后，郁亮又与小米的几位合伙人进行了更深入的交流。对于为什么要带着这些人去看互联网公司，郁亮给出的解释十分简洁：“实际上这些公司的事儿没有一个是万科能干的，但万科就是要头脑革命。如果一家公司干了三十年只会买地、举牌和搞好销售价格，是没有前途的。怎么让这家公司更有生命力，要跟小米这些公司学习。”
要和互联网的“高富帅”门当户对
作为房地产行业龙头的万科，决心之后即是行动。从去年下半年开始，郁亮已经带领万科管理团队，先后拜访了腾讯、阿里、小米、海尔、华为等国内行业巨头，并与百度、腾讯、阿里巴巴等互联网企业牵手合作，在其正在展开的商业模式中快速植入互联网基因。
在互联网思维浪潮侵袭全国以及各个行业的当下，未来的客户需求会有很大的区别，而移动互联网时代企业也需要更加善待客户。
“万科未来将按照‘好产品、好服务、好邻居’的总体思路，在产品性能、服务内容和社区氛围上努力，不断超越行业目前的范围和水准。”郁亮这样阐述自己对于万科未来的“革命”方向。
自利用互联网思维来进行自我转型以来，万科选择的合作“小伙伴”都可以算得上是互联网企业中的“高富帅”。对于这一“择偶”观，郁亮坦言：“社会阅历告诉我们，门当户对是最重要的原则，企业选择合作伙伴的时候必须要考虑门当户对，比如必须都要健康，价值观要健康，要有一样的想法。高手永远希望和高手在一起，这样可以相互激励，学到东西。”
万科学习互联网思维也从口号开始转向实干，其成果也逐渐浮出水面。
如万科北京公司与百度合作“V-in”商业生态系统、杭州万科与淘宝合作用购房人在淘宝的消费金额直接冲抵相应金额的购房款、上海万科与平安好房合作首个众筹产品，以及最新宣布要和阿里巴巴合作通过应用云计算、物联网和大数据技术，打造国内首批联网的小区――未来小区……
应接不暇的联姻消息中，万科互联网思路下最“接地气”的尝试当属与百度在商业项目方面的合作。
9月15日，万科、百度首个跨界合作成果正式。在“中粮万科半岛广场招商大会”上，万科与百度达成战略合作伙伴关系后的首个合作成果――V-in已经结束封测正式上线，并将在万科首个购物中心――金隅万科广场上线试用。
V-in系统是通过云端大数据分析，针对不同消费者设定个性推送“菜单”，消费者可以通过移动终端搜索功能获取万科旗下购物中心内的商户信息、信誉评价、活动信息及优惠信息，事先进行购物规划。然后，通过地图功能，进行最佳交通路线规划及行车导航，将用户从线上带到线下，直接引导到购物中心内的店铺中进行消费。针对驾车、乘坐公共交通和步行到场的消费者，提供不同的导航服务。
万科商业运营管理团队根据V-in系统的大数据分析报告，为商户的经营方式、促销手段等提供有力的参考依据，这也是为商户提供的增值服务。另外，V-in系统的大数据分析结果也可助力万科商场运营管理团队做出科学和理性的经营分析和判断，例如租户协调、推广策略等。
“在V-in上线之前，只能从营业额一个维度来判断商家的经营水平；V-in启用后，判断依据更加多维和科学。”基于郁亮对于V-in系统的判断，未来基于移动互联的大数据挖掘和人工智能算法等技术将在万科“城市配套服务商”平台上的经济主体消费行为中得到应用，形成良性的“运营商、商户、消费者”生态系统，为提升顾客体验、创造商户价值、精细商业运营提供有力支持。
BasedonCloudComputingandMobileInternettoDesignandApplicationofTheCollegeStudents’Self-ManagementPlatform
YangJieZhangMengmengLuoYidong
（SchoolofInformationScienceandEngineering，ChongqingJiaotongUniversity，Chongqing，400074，China）
Abstract：Inviewofthecollegestudentsintheprocessofself-managementstillexisttargetconfusion，studyblindly，lackofself-managementability，thearticleputsforwardakindofbasedoncloudcomputingandmobileInternetplatformforthecollegestudents’managementsolutions.TheplatformintegrateanumberofmobileInternetapplicationsoflearning，self-management，resourcesharingandsoon，toguidethestudentstoindependentmanagement，atthesametime，usingthecollegestudents’self-managementdataanalysissystemgatherandprocessbehaviordataintheprocessofstudents’self-management，usingtheadvantagesofcloudcomputingandcloudstorage，dataanalysis，datamining，andfinallyforschooladministratorstodecisionanalysis.
KeyWords：Self-management；Cloudcomputing；Mobileinternet；Cloudclass
随着学习型社会的发展，培养复合型、完善型和创新型的人才成为近年来高校不断发展和探索的方向。而在人才培养过程中，提升大学生的自主管理能力能够节约大学的行政管理资源，优化育人环境，提升大学生自身的积极性、主动性和创新性，有利于国家创新人才的脱颖而出[1]。因此，我国各高校纷纷提出和制定各自的大学生自主管理方案，来健全和完善人才的培养。
1云计算与移动互联网在高等教育中的应用概述
1.1云计算在高等教育中的应用
自2006年Google公司提出“云计算”的概念以来，并伴随着近年来快速的发展，云计算的应用已渗透到各行各业，并在不同的领域中发挥着其高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、价格低廉等优势[5]。云计算在高等教育的应用和研究由来已久，至今，我国国内各高校大都参与到其中。云计算在教育领域的长期发展，也使得在高等教育领域中渐显成熟，从理论到应用，都发挥着重要的作用。云计算在高等教育中的应用有以下领域：教学资源的知识管理协作[6]，基于教育云的高校信息化建设和模式[7]，多媒体教学环境[8]，构建电子新型图书馆，智慧校园等，促进了学校教学科研等的发展。其中最核心也是教育资源的整合与共享，这是云计算以资源为核心的直接表现。云计算为海量的教育信息和资源提供了高可用、高可用、大容量快速存储等的可能性。未来，云计算还将继续在教育领域中发挥着重要的作用。
1.2移动互联网在高等教育中的应用
2009年7月ABIResearch推出一份研究报告，提出了“移动云计算”的概念。移动云计算是结合云计算与移动互联网产生的。它借鉴了云计算和移动互联网各自的优势，使得应用的产业在发展的过程中能够使应用者既能快速方便地获得服务，也能够在高可靠的环境里安全保障的使用服务。因此，将云计算与移动互联网相互结合的“移动云计算”应用到高校学生自主管理平台中，能够为平台的数据运营和学生使用服务得到更加全方位的体验和使用。
2云计算与移动互联网的结合，给高校学生自主管理带来了新机遇
随着云计算与移动互联网的结合，云计算与移动互联网在高等教育领域将引来一场前所未有的革命和带来更多的发展空间。云计算的产生打破了传统的高等教育中教学资源与管理资源的管理与维护方式，使教学资源和管理资源得到了更加充分的利用。而移动互联网在另一个层面又提升了管理方式和渠道的多样化。两者的结合，将给高校学生自主管理平台带来更多的机遇。
2.1自适应高校学生自主管理
2.2全方位立体式采集数据
2.3快速反馈自主管理现状及分析结果
3基于云计算与移动互联网的高校学生自主管理平台的总体架构设计
基于云计算与移动互联网的高校学生自主管理平台采用面向服务（ServiceOrientedArchitecture，SOA）的软件架构设计方法，与传统面向对象和基于构建的软件开发方法相比，具有重构性强，松耦合，面向服务等特点。同时，应用于面向平台的架构，使平台具有较好可扩展性。
3.1平台总体架构
基于云计算与移动互联网的高校学生自主管理平台采用SOA架构，利用Web服务（WebService）实现平台与接入的移动互联网应用和其他Web应用间的通信，并对应用间通信所采用的XML、JSON等数据进行加密处理，很好的保证了平台的安全性。同时。平台采用四层架构模式，整体平台逻辑清晰，层次分明，具有较好的可扩展性和伸缩性。它的主要架构模型如图1所示。
应用层：也称之为服务层，是面向高校学生、教师等用户的服务提供层。用户可以通过浏览器、移动手机APP与平台进行交互，该层包含的应用有移动APP应用和WEB应用，移动APP应用有辅助学生进行自主管理的应用和增加师生在线交流等应用，这部分应用部署在云资源层。
同时，应用层囊括了来自互联网中有益于大学的其他移动应用。应用层是通过云资源层提供的服务得以实现的。
云资源层：云资源层是自主管理平台的资源中心，其通过云服务器部署应用层服务和大学生自主管理类应用等。同时，承担了应用数据存储和管理的角色。云资源层通过标准化的数据结构对提供的WebService技术建立统一的模型。其中，Web服务器是服务的主要提供者，将平台中实现大学生自主管理的应用服务、校园云端层大学生自主管理数据分析服务提供调用的接口。
校园云端层：校园云端层主要面向高校管理者，包含高校学生自主管理数据分析系统等。高校管理者通过该层对学生和教师使用校园类应用所产生的数据进行分析，以辅助管理和决策。
3.2自主管理平台功能模块划分与用户行为
3.3平台主要数据流
（1）应用信息：应用信息包括平台所有应用的基础信息和用户使用过程中产生的数据信息。应用基础信息为应用的名称、所属类别、版本、支持的软件平台等，而使用过程中产生的信息即高校学生自主管理过程中的信息，包括学生使用学习类应用进行的学习行为数据信息、使用管理类应用的行为数据信息等。
（2）学生信息：学生信息包括学生个人的基础信息。
（3）教师信息：教师信息包括教师个人基础信息和教学信息等。
（4）平台管理者信息：平台管理者信息包括自主管理平台的管理员基础信息等。
（5）学校管理者信息：学校管理者信息包括校园云端管理者的基础信息。
自主管理平台的具体应用――以重庆交通大学为例。
基于云计算与移动互联网的高校学生自主管理平台五类用户通过Internet在云计算平台中进行大学生自主管理、应用管理、自主管理数据分析等具体的操作。该文将以重庆交通大学基于云计算技术创新型的高校学生自主管理平台为例，以作者自主研发的移动学习管理应用“云上课堂”（软件著作权登记号：2014SR090086）进行数据采样分析。应用层的应用面向学生“云上课堂”移动端服务，是一款校园课堂助手，能够帮助学生进行学习管理、建立日常学习提醒计划，同时也是学生进行在线学习的应用，另外，应用还提供了师生在线交流等服务。该应用能通过学习和日常计划的层面帮助大学生进行自主管理。
平台面向学校管理者提供了高校学生自主管理数据分析系统。通过该数据分析系统，可以对该校学生的日程计划情况和课后学习任务完成情况等数据进行分析。部分分析统计如表1所示。
“互联网+”背景下，随着企业对O2O商业模式的青睐有加，带动了线上企业电商网站和线下传统渠道对营销专业人才需求的迅猛增长。与互联网时代相应，企业对营销专业人才的素质也提出了新的要求:网络化复合型人才的需求加大，同时，大数据时代企业对营销人员的市场调研以及数据处理能力的要求提高，这已成为高校市场营销专业发展顺应时局应积极应对的问题。目前现代线上教育也正在挑战着高校的生存。《市场营销》课程教学必须顺势而为，积极变革。
［关键词］
互联网+;市场营销;课程教学改革
一、“互联网+”背景下市场营销专业人才需求的变动趋势
(一)“互联网+”背景下企业对营销专业人才需求增长迅猛
(二)企业对营销专业人才的需求呈现出网络化复合型趋势
电商企业和传统企业的O2O商业模式的快速扩展，在为市场营销专业人才提供了数量巨大的空缺岗位的同时，也对营销专业人才的综合素质提出了更高的要求，呈现出网络化复合型的变动趋势。“互联网+”背景下，企业急迫需要一批踏实敬业、勤奋肯干的懂电子商务平台运营规律的能够进行营销策划，文案撰写，可以熟练使用网络促销新媒体工具的营销复合型人才。
(三)大数据时代企业对市场调研及数据处理型营销专业人才的需求扩大
互联网技术的成熟运用，为众多的企业有效地分析客户端碎片化、个性化的大数据提供了更为便利的条件。大数据分析为企业在未来精准营销，为顾客提供全方位的定制化营销服务成为可能。《大数据大利润–数据信息图》指出，若企业通过数据分析，举办有针对性的促销活动，与群发邮件相比，促销产品可获得288%平均利润增长。《消费升级里的中国:电商消费大数据勾勒出在线商业图景》以数据分析为我们清晰科学地解读了当前我国电商消费的变化趋势……众多的企业以及像亚玛逊等网站已由电商平台角色向大数据服务机构转变，他们通过对客户端大数据的科学分析和运用，为企业做出正确科学的决策奠定了坚实的基础，帮助企业将有限的资金、人力、物力等资源用到了刀刃上，从而全面提升了企业的核心竞争力，为企业创造了可观的利润回报。大数据时代的精准营销、个性化营销促使企业更加强调市场营销队伍整体的市场调研和数据处理能力的全面提升。企业对营销专业人才的需求也将向市场调研能力和数据处理能力的需求倾斜。
二、“互联网+”背景下《市场营销》课堂教学改革的思考
(一)树立新的教学理念，以工作过程为导向，科学设计课程教学内容模块
(二)积极引入企业经理人进校园，采用多元化教学策略，带动学生进行项目实施
“互联网+”背景下，大量的免费网络公开教学资源供应对高校的生存提出了严峻的挑战。高校必须改变单一层面的知识传授角色，以“树人”为核心，从培养具备创新能力、团队合作精神、较强的学习和研究能力、积极健康的人格的应用型专业人才方面的核心价值，以此作为超越互联网教育平台所无法比拟的优势，来应对线上教育和全球化国际教育市场竞争的严重冲击。在处理教授理论知识与培养学生综合能力素质的关系时，《市场营销》课程需要积极建设多元化的教学环境，通过引进企业经理人进课堂，作为传统教学的有效补充。在理论教学过程中，通过精心构筑产品项目执行的工作全过程，将学生导入不断的“处理问题→调查分析→策划→实施”的学习过程中去，以提升学生的创造性思维并提升学生项目的执行能力。互联网时代，网络化复合型营销人才的培养势在必行。通过依托状元汇企业的线上平台，请企业经理进入课堂，让学生在线上实际演练网上建店、网店的装修，包括店标的设计、产品的图示以及产品文案的撰写、网店促销活动方案的设计与实施等内容，让学生在实际项目的操作过程中，去深入体会理论知识的内涵，从而培养学生的创意思维、团队合作精神以及动手能力。
(三)变革教学方法，尝试翻转课堂，向全面提升学生的综合素质转变
互联网时代，学生获取信息的渠道很广，教师必须努力转变单一的“知识传授者”的角色，以向激发学生探究问题的引路人和指导者的角色转变。想办法激发学生的学习自主性，布置项目和任务，重视学生的探究性学习，通过学生“做中学”，学生“教学生”，教师在学生学习的全过程中进行有利的引导，以协助学生项目小组进行问题的探索→思考→实践→再探索，”授之以渔“，将工具和方法教给学生，组织学生亲自去做，搜集资料，学习知识，结合项目去研究，并且将课程模块内容分配给各项目小组的学生，每个项目组将理论模块的知识以PPT的形式呈现并在课堂进行讲解，以提升学生的信息搜集整理、撰写以及团队合作和语言表达能力，从而达到全面提升学生整体综合素质的目标。
(四)课程教学测评体系由应试评价向过程评价和能力评价转化
作者：李玮单位：燕京理工学院
参考文献:
［1］艾瑞咨询.2015年度数据电商O2O篇［EB/OL］.
［2］冯雪.2015年电商交易达16.2万亿元［EB/OL］.
［3］余晓玲、刘艳、谢晶晶.会计专业:供应过剩热转冷市场营销:需求旺盛再吃香［EB/OL］.
【关键词】学前教育；信息化；试题库
三、因此，从移动互联网的视角来做学前教育模拟题库研究，探索模拟题库与信息化的深入融合，具有研究理念的先进性和研究内容的必要性。其一，从微观层面、结合技术手段、跨学科着手学前教育研究，更具实际意义。其二，适应移动互联网的发展，以“需求引导、应用驱动”，有利于知识发掘与传播。其三，基于开源平台，以开放、兼容的思想来做APP开发，成本小、可持续改进、可持续研究，切实、可操作。其四，选择学前教育国家精品资源共享课为蓝本，通过信息标准化及资源建模等手段加工资源，并将其以模拟试题的方式提供给用户训练、考察、考核各个章节、知识点与技能点，通过案例法、访谈法等多种研究方法、结合后台数据分析，可以了解用户行为，并试图摸索出学前教育模拟题库结构、系统及应用上的共性。
参考文献
[1]张娜.学前教育课程模式设计研究:[博士学位论文].武汉:华中师范大学,2013.
[2]吴吉义,李文娟,黄剑平等.移动互联网研究综述[J].中国科学：信息科学,2015,45(1):45-69.
作者简介
段云峰
秦晓飞
具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
目录
01大数据现状／1
1.1大数据的概念和特点／2
1.2互联网思维的故事／4
羊毛出在猪身上／4
圈客户／圈眼球／4
1.3“天变了”／5
用户变了／6
平台变了／8
金融变了／9
营销变了／9
思维变了／10
1.4大数据为什么需要互联网思维／12
大数据项目不同于传统IT项目／12
大数据产业是咨询服务产业／13
互联网思维是咨询服务产业的法宝／14
大数据“变现”需要互联网思维／15
大数据中“群众的智慧是无穷的”／15
1.5小结／16
02堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
2.1文艺复兴的意义类比／18
艺术解放思想，思想解放生产力／19
引导了第一次工业革命／19
互联网引导新的工业4.0／20
改写金融业，改写社会／21
2.2互联网企业的发展／21
BAT的造梦／22
IT技术成为企业的核心竞争力／22
2.3互联网思维的概念／24
2.4互联网思维的特点／24
2.5互联网思维改写了手机产业／26
2.6互联网思维改变大数据／29
大数据的客户体验／29
大数据的产品化思维／30
大数据的平台思维／37
大数据的迭代思维／42
2.7大数据的新生／44
从配角到主角／44
产业化成为可能／45
大数据的春天／45
2.8小结／46
03大数据的发展／47
3.1大数据产业的发展／48
互联网改写了历史，大数据改写了互联网／48
第三次浪潮中的新兴产业／49
数据成为最大的资产／50
促进“理性社会”／51
3.2从网络运营到大数据运营／52
互联网平台如何使用用户数据／53
建立数据分析保障管理体制／55
从基础设施到产品提供／57
从网络产品到数据产品／59
3.3如何运营大数据／60
互联网基因／60
对内服务／63
对外服务／66
大数据营销／68
3.4大数据发展的瓶颈／69
与传统IT不同／70
机构和机制不同／71
新理论和新思维／71
转型更难／72
3.5小结／72
04大数据的客户体验／74
4.1客户是谁／75
内部客户／外部客户／77
个人客户／集团客户／78
校园客户／80
4.2客户的大数据需求是什么／80
取数——“取柴火”／82
取知识——“将柴火烧成炭”／83
取专业建议——“集体供暖”／84
4.3客户体验是什么／85
什么是体验／85
数据如何可读／90
“啤酒和尿布”的另一个角度解读／95
4.4客户体验如何提升／96
服务不同角色／96
娱乐思维／98
管家式服务／98
4.5小结／99
05大数据产品设计／100
5.1大数据产品背景／101
产品长什么样／101
谷歌是搜索门户还是数据门户／102
提品还是平台／103
卖咨询服务／104
智慧产品／104
5.2大数据产品内容／105
工具类／106
中间类／107
像棋谱一样的知识库／108
数据分析手机／109
互联网联通了人，数联网联通了大脑／110
5.3产品的“客户流量”／110
吸引客户／110
运营客户／111
5.4大数据产品类比／113
大数据的搜索门户／113
大数据的社交平台／113
大数据的电商平台／115
大数据的云化——在云里找数据／115
5.5大数据产品特点／115
目的决定产品特点／116
通过对比显示价值／116
更多的群众参与／116
5.6产品的界面优化／117
从苹果App中学习什么／117
结果的可视化／117
5.7产品的用户定位／117
如何让孩子看懂／118
数据的消费者／118
DIY发烧友／118
产品的商业模式／118
5.8小结／119
06大数据的极致思维／120
6.1产品的极致／121
傻瓜化的App／121
新的触摸屏在哪里／123
服务的极致／124
专家的极致／125
棋手的极致／126
智能改造之后的极致产品／127
智慧产品的极致／132
6.2思维的极致／134
兵书的知识提炼／134
参谋的极致／134
知识库和运维／135
思维的“众筹”／135
6.3营销的极致／136
点对点的精准营销／136
成本控制的极致／137
6.4“讲故事”的极致／137
吸引人的标题／138
吸引人的叙事方法／139
吸引人的数据证据选择／140
6.5小结／140
07大数据的快速迭代／142
7.1怎么“快”／143
标准零件的拼接／143
分析过程简单／143
不要追求完美，但求不断完善／144
7.2数据的标准／144
大数据是否还有逻辑模型／144
口径的管理／145
业务元数据和技术元数据／145
7.3平台的标准／146
云计算平台的标准化／146
PaaS还是SaaS／147
7.4环境的标准／148
编程规范和标准／148
软件结算的标准等／149
7.5迭代的知识积累／149
农业知识积累出的农历／149
何时更新、如何更新／150
7.6小结／150
08大数据的平台思维／151
8.1大数据的平台定义／152
数据得到丰富，取得规模效益／153
运营能够细分，拓展发展前景／153
8.2大数据平台思维的特点／153
平台越来越通用，应用越来越专业／153
孤立的数据是金，共享的数据是钻／154
数据的多维决定着平台价值的多样／154
8.3大数据的平台实体——“数联网”／154
数据交换的高效网络／155
数联网的内容／155
访问工具／160
数据管控／161
8.4大数据平台的生态环境／180
谁会购买大数据产品／181
各方获利的互联网模式／182
速度弥补精度／184
8.5平台SDK的开放性／185
平台的可编程API接口／186
数据的标准／186
数据的可读性／187
加工的简化性／188
容易参与／190
人人参与／192
8.6互联网企业的数据开放平台／192
阿里巴巴的御膳房／192
百度的阿拉丁／202
8.7人人的“数据”到数据的“人人”／204
8.8互联网平台升级到大数据平台／205
互联网平台是新时代的农业文明／205
大数据平台的价值最大化／205
电信运营商，新的电力公司or大数据公司／206
8.9小结／207
09大数据的跨界思维／208
9.1大数据跨界的背景／209
Hadoop的兴起，去了IOE／209
大数据的渗透——大数据×／210
9.2大数据跨界的定义／211
大数据跨界的特点／211
大数据跨界的展望／213
大数据跨界的案例／215
9.3大数据的业务多维／216
横看成岭侧成峰／216
数据的行业解读／216
9.4大数据的行业交叉／216
电信数据与金融数据的交叉／217
电商数据与医药数据的交叉／219
9.5小结／220
10大数据实践案例探索／222
10.1大数据提升客户体验／223
基于角色的应用／223
解决问题的应用／226
用户的GUI界面／234
10.2大数据实现产品化／238
BIStore案例／238
自助分析工具／242
用户的知识库／251
10.3大数据的极致思维／254
思维导图案例／255
大数据分析报告剧本／256
10.4大数据的跨界思维／258
大数据在交通行业的应用／258
大数据在金融行业的应用／259
大数据在制造业的应用／261
10.5大数据的平台思维／261
淘宝的API开放平台／261
某电信运营商的对外开放平台／265
10.6大数据的快速迭代／267
多波次灰度营销／267
数据字典的迭代／268
10.7小结／269
［关键词］排水防涝;数据融合;涝情预警;数据可视化
1引言
近年来，暴雨等极端天气给社会管理、城市运行和人民群众生产生活造成了巨大影响，加之部分城市排水防涝等基础设施建设滞后、调蓄雨洪和应急管理能力不足，出现了严重的暴雨内涝灾害。《全国城市市政基础设施规划建设“十三五”规划》提出“加快对城市易涝点整治”“建设暴雨内涝监测体系，提高内涝预报预警能力。”如何及时、准确、完整地掌握各个城市排水防涝工作进展，对城市排水防涝工作进行科学、有效的监督指导，成为住建部、省、市城建管理部门的迫切需求。大数据技术在海量异构数据融合、分布式数据处理与计算、数据可视化等方面具有优势，［1］融合大数据技术与城市涝情监管预警业务，成为客观分析排水防涝效果，科学指导城市安全度汛的有效方法。［2］
2应用需求
3系统建设方案
4关键技术
5结论
［1］孙敏，王琳.大数据时代下的数据可视化方法分析［J］．软件，2019，40(9)．
［2］张丽虹.大数据背景下城市排水防涝设施动态管理系统设计［J］．工程管理与技术，2018(4)．
［3］薛祥光，蒋世峰，李萌，等.GIS在城市排水防涝中的应用趋势［J］．科技视界，2016(1):71－72.
［4］侯圣峦，刘磊，曹存根.基于语义文法的网络舆情精准分析方法研究［J］．计算机科学，2014(10)．
［5］郝莹，陈靖，王元，等.基于高时空分辨率降水预报产品的城市内涝预警研究［J］．暴雨灾害，2019(3)．
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